Yapay zeka uygulamalarının kullanımının artmasıyla birlikte, web siteleri artık yapay zeka araçları aracılığıyla ziyaretçi çekmeye başladı. Gelişmiş yapay zeka dil modelleri, internette arama yaparak kullanıcılara ürün önerilerinde bulunabiliyor ve onları ilgili web sitelerine yönlendirebiliyor.
Google gibi arama motorları, web sitelerini indekslemek için belirli standartlar çerçevesinde hareket eder. Örneğin, robots.txt dosyası web sitesinin hangi bölümlerinin indekslenip indekslenmeyeceğine dair kısa yönergeler sunarken, Search Console gibi araçlar web sitesinin daha hızlı indekslenmesini sağlar.
LLMs.txt dosyası ise, temel anlamıyla, gelişmiş arama yeteneklerine sahip yapay zeka modellerine rehberlik eden ve web projelerinden veri çekmelerini mümkün kılan basit bir dosya yapısıdır. Yapay zeka dil modelleri, anlamlı ve işlevsel olabilmek için veri erişimine ihtiyaç duyar; bu nedenle LLMs.txt dosyası, modellerin doğru ve kontrollü şekilde veri almasını sağlar.
LLMs.txt Dosyası Nedir?
LLMs.txt, “Large Language Models” (Büyük Dil Modelleri) ile ilgili bilgiler içeren bir metin dosyasıdır. Bu dosya genellikle, dil modellerinin eğitilmesinde veya kullanılırken dikkat edilmesi gereken veri kaynakları, erişim izinleri veya model davranışları hakkında yönergeler içerebilir.
Basitçe söylemek gerekirse, LLMs.txt dosyası, yapay zeka tabanlı dil modellerinin hangi içeriklerle çalışacağını, hangi kaynaklardan veri çekeceğini veya hangi içeriklerin dışlanacağını belirlemek için kullanılan bir metin dosyasıdır. Özellikle büyük dil modellerinin (GPT, BERT, vb.) eğitimi veya uygulama aşamasında veri yönetimini kolaylaştırmak için kullanılır.
Robots.txt Dosyası ile LLMs.txt Dosyasının Farkları Nelerdir?
Robots.txt dosyası, web sitelerinde arama motoru botlarının (Googlebot, Bingbot vb.) hangi sayfalara erişebileceğini veya erişemeyeceğini belirlemek için kullanılan standart bir metin dosyasıdır. SEO ve site yönetimi açısından oldukça kritik bir dosyadır.
| Özellik / Kriter | robots.txt | llms.txt |
|---|---|---|
| Amaç | Web sitelerine gelen botların erişimini yönetmek | Büyük dil modellerinin eğitim ve kullanımında veri yönetimi |
| Kullanım Alanı | İnternet siteleri, arama motorları | Yapay zeka, doğal dil işleme, büyük dil modeli geliştirme |
| İçerik | Botların hangi sayfalara erişip erişemeyeceği | Model eğitimi için izin verilen/engellenen veri kaynakları, eğitim yönergeleri |
| Standartlık | İnternet standartlarında yaygın olarak kullanılır | Henüz standartlaşmamış, kullanım alanına göre değişir |
| Hedef Kitle | Arama motoru botları ve web tarayıcıları | AI geliştiricileri, veri mühendisleri, araştırmacılar |
| Dosya Türü | Metin dosyası (.txt) | Metin dosyası (.txt) veya özel uzantılı dosyalar |
| Fonksiyon | Web sitelerinin indekslenmesini kontrol eder | Dil modellerinin eğitim veri seti ve davranışlarını düzenler |
| Güvenlik ve Etik | Site içeriğinin gizliliğini sağlamak amacıyla kullanılır | Model etik ve veri gizliliği kurallarını yönetir |
LLMs.txt Dosyası Nasıl Oluşturulur? Detaylı Rehber ve Örnekler
Eğer WordPress, Woocommerce ve Shopify gibi platformlarda websiteniz varsa bu platformların eklenti yönetim merkezlerinden ilgili eklentileri ulaşıp bu işi otomatik olarak yapabilirsiniz. Üretilen dosyasının doğruluğunu kabul etmek için Hostinger tarafından üretilen https://llmstxtvalidator.org adresini de kullanabilirsiniz.
Kendi websiteniz için LLMs.txt dosyası oluşturmak istiyorsanız eğer https://llmstxt.firecrawl.dev/ üzerinden oluşturabilir veya aşağıdaki kod parçasını kullanabilirsiniz.
# LLMs.txt - Yapay Zeka Veri Erişim Yönergeleri
User-Agent: GPT-4
Allow: /public-data/
Disallow: /private-data/
Rate-Limit: 50 requests/hour
User-Agent: OpenAI-Bot
Allow: /open-data/
Disallow: /restricted/
Rate-Limit: 30 requests/hour
Sitemap: https://example.com/sitemap.xml
Last-Updated: 2025-06-13
Contact: webmaster@example.com
LLMs.txt dosyası oluşturmak, yapay zeka dil modellerinin veri erişimini kontrol etmek ve düzenlemek için kritik bir adımdır. Basit bir metin dosyası olsa da, doğru ve net kurallarla hazırlanması, veri güvenliği ve model performansı açısından büyük önem taşır. İsterseniz bu yazıyı podcast olarak dinleyebilirsiniz.
